检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
概述 当企业上云规模逐渐变大,在云上有数十上百个应用系统和海量云资源,包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源,量变导致质变,资源闲置、误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模呈现指数级增长。 您需要开始着手构建精益化、集中
什么是平台工程 平台工程(Platform Engineering)是一种通过构建和运营自助式内部开发平台(IDP,Internal Developer Platform)来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式,减少开发人员与底层基础设施之间的复
应用现代化 什么是应用现代化 基础设施现代化 应用架构现代化 开发与运维现代化 治理与运营现代化 父主题: 采用实施
精益化治理 概述 组织分级分域管理 精细化权限控制 集中化IT管理 全方位数据边界 精细化成本运营 父主题: 运维治理
标签是用于标识和分类云资源,通常由键(Key)和值(Value)组成。当用户拥有相同类型的许多云资源时,可以使用标签按各种维度(例如用途、所有者或环境等)对云资源进行标识和分类,然后基于标签进行资源筛选、成本归类和细粒度权限设置等,从而简化资源管理和优化成本。 如下图所示,用户为每个云资源分配
成本预算计划 企业上云过程中,可以利用华为云的成本中心进行成本预算计划和管理。通过华为云的成本中心,企业可以实现对云开支的全面预算管理和监控,提高资源利用率,降低不必要的支出。合理的预算计划和持续的成本优化将有助于企业在云环境中获得更高的投资回报,实现业务的数字化转型目标。 制定预算计划时,可以参考以下内容:
Deprecated等 使用标签策略 制定了标签键值规范之后,需要强制所有用户严格按照这个规范对云资源打标签,否则很容易造成资源标签的混乱,影响标签的使用效果。华为云提供的标签策略可帮助您在华为云账号中对云资源添加的标签进行规范化管理。 例如,标签策略规定为某资源添加的标签A需要遵循标签策略
架构现状和上云需求,有针对性地进行规划和决策。通过评估资源使用情况、组网配置、安全架构等方面的数据,企业可以制定合适的云迁移策略,优化资源配置,提高运维效率,并确保访问权限的管控和资源计量计费的准确性。 总而言之,基础环境调研是为了深入了解企业的IT基础架构现状和上云需求,通过与
参考章节制定云化目标 。 量化业务收益:基于前面制定的云化目标,对其进行收益分析,将其转换为财务收益,以便进行项目ROI评估,为管理层的战略决策提供依据,请参考章节分析云化收益 。 持续跟踪和评估业务收益: 定期评估云化转型的业务收益,并根据实际情况调整云化目标。 云化战略缺乏与干系人的对齐
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题: 方案设计
通过识别和避免这些反模式,并参考行业最佳实践和成功案例,可以更加科学实施上云方案,提高上云和用云的效率,更好地利用云平台的优势,发挥云技术的价值。 父主题: 采用实施
通过智能预测和估算,预估未来成本 随着企业深度上云,企业云上支出持续高速增长,如何预估未来云成本对企业的规划至关重要。企业未来用云成本通常包含两类,一是已经上云的业务持续产生的云成本,另外一类是因为新规划业务产生的云成本,如新上云业务或者出海等在其他区域提供服务产生的云成本。由于云支出是可变的,没有一种预测方法可以适用所有场景,
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息: 大数据平台调研,包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研,包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
任务调研 任务调研主要包括如下方面: 表1 任务调研方法表 调研内容 描述 任务调度 如Azkaban、DolphinScheduler,Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类: Jar类:常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类: 常用于Hive、Spark、UDF等
设置资源标签 按照上面设计的标签命名规范,为每个云资源创建相应的标签。为避免云资源的实际操作人员乱打标签,您可以通过华为云提供的标签策略强制执行标签命名规范。 激活成本标签 使用标签按各种维度(例如用途、环境、部门等)对云资源进行成本分类之前,需要先进行成本标签激活,具体步骤请参考官网文档。
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用,其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题: 大数据架构设计
安全参考框架 基于上述安全设计原则,华为云推荐采用“一个中心 + 七层防线”的安全参考框架和华为云提供的云原生安全服务来构筑企业的云上安全防护体系,如下图所示。该安全框架完全遵守了纵深防御原则,将各种安全防护措施有机组合起来,针对保护对象(企业的关键业务系统和核心数据),因地制宜
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题: 方案设计
数据调研 数据调研主要包括如下方面: 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量,用于评估历史数据迁移周期; 日增量数据,用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y
确定性运维 确定性运维是华为云基于自身多年的云服务运维经验沉淀的一套运维理念、方法论和最佳实践,可以帮助企业在云上高效运维自建和采购的业务系统,确保这些业务系统在云上能够持续高效稳定运行。 确定性运维旨在构建可防、可控、可治的运维管理体系。通过高质量的产品开发,严谨的运维流程和制